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Analyse der Auswirkungen von Elektromobilität auf das

Stromsystem für Österreich und Deutschland 2030

DEFINE Workshop 30.6.2014

Dr. Gerhard Totschnig, Markus Litzlbauer

Energy Economics Group (EEG)

Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe

TUWien

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Die gezeigten Simulationsergebnisse sind im Rahmen des ERA-NET

Plus Electromobility+ Projektes DEFINE entstanden.

Das Projekt DEFINE wurde durch Mittel des BMVIT mit der

Ausschreibung eMobilityPlus gefördert und im Rahmen des Programms

IV2Splus – Intelligente Verkehrssystem und Services plus durchgeführt.

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INHALT

1. Übersicht über das HiREPS Modell

2. Darstellung von Simulationsläufen

3. Analyse der Auswirkungen von gesteuertem und sofortigem Laden

und von V2G.

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Das HiREPS Modell

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HiREPS Simulationsmodell High Resolution Power System Model

Analyse von zukünftigen Energiesystemen mit steigendem Anteil an

Erneuerbaren Energien

Investitionsoptimierung zur optimalen Auslegung verschiedener

Systemkomponenten: Kraftwerkspark, Pumpspeicher Ausbau,

Erneuerbaren Mix, Wärmeversorgung, Wärmespeicher,

Nichtkonventionelle Speicher (Power2Gas (P2G), AA-CAES)

Stündliche Kraftwerkseinsatzsimulation zur Analyse der

ökonomischen und technischen Machbarkeit verschiedener

zukünftiger Szenarien

Gemeinsame Betrachtung des Strom- und Wärmesektors

(Synergieeffekte)

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Detaillierte Kraftwerkseinsatzoptimierung und Simulation folgender

Komponenten:

Wasserkraftwerke (Pump-/Speicher und Laufwasser: alle 400 Kraftwerke >10 MW)

Thermische Kraftwerke (inkl. KWK-Anlagen + Option CO2-Abscheidung)

Wind und Solar (GIS-Datenbank)

Nichtkonventionelle Speichertechnologien (P2G, Druckluftspeicher, …)

Wärmeversorgung (Heizkessel, Solarthermie, Wärmepumpe,

Direktstromzusatzheizregister,Wärmespeicher)

HiREPS Simulationsmodell High Resolution Power System Model

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Methodischer Ansatz:

Modellierung zukünftiger Energiesysteme

mit Wetterdaten der Jahre 2005-2012 (Wasser, Solar, Wind).

Optimierung:

Minimierung der Gesamtsystemkosten des Strom und Wärmesektors

unter Berücksichtigung von Randbedingungen z.B. eines CO2

Emissionslimits

Der Kraftwerkseinsatz, der sich in der Optimierung ergibt, entspricht der

profitmaximierenden Fahrweise der Kraftwerke, die ein

Kraftwerksbetreiber bei den Strompreisen/Fernwärmepreisen, wie sie

mit HiREPS simuliert werden, wählen würde.

(Annahme: perfekter Wettbewerb).

HiREPS Simulationsmodell High Resolution Power System Model

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Abbildung des Stromsektors

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Wetter Input-Daten

Wind, Globalstrahlung und Temperatur 7-28 km räumliche Auflösung, stündliche Daten, für 2005-2012

Topographie

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Datenbankauszug:

Windgeschwindigkeit

100m über Grund

Bsp.: Februar 2005

stündliche Daten

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Beispiel Datenvalidierung:

Vergleich der simulierten Windenergieerzeugung mit der

tatsächlichen Erzeugung (DE+AT)

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

1 169 337 505 673 841 1009

Pro

zen

t d

er

Inst

allie

rte

n L

eis

tun

g

Stunden im 1. Aug. - 17.Sept 2011

Simulation Enercon E82 - 3MW 80m Nabenhöhe EEX Transparency Daten

Folie 12 Wien, Totschnig, 13.02.2014

Beispiel:

Implementierung der

Wasserkraft

Das HiREPS-Modell beinhaltet

detailliert abgebildet alle 400

Wasserkraftwerke >5-10MW in

AT+DE

Rote Pins: Speicher- und

Pumpspeicher-Kraftwerke

Gelbe Pins:

Laufwasserkraftwerke

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Detailgrad der HiREPS Modellierung der Wasserkraft

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Simulation der Wasserkraft

Detaillierte Kraftwerkseinsatzsimulation von über 400 Kraftwerken

Simulation der Hydrologischen Zusammenhänge

Laufzeiten des Wassers zwischen den Kraftwerken

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Detaillierte Simulation der Thermischen Kraftwerke

Simulation unter Berücksichtigung von

Startup Kosten

Mindeslasten

Vorgaben zu minimalen Einschalt und Ausschaltdauern

Koppelung mit Wärmenetzen als Entnahmedampf oder

Gegendruckanlage

Effizienzkurven für Teillastbetrieb

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

0,4

0 20 40 60 80 100 120

Effi

cie

ncy

Output in % of capacity

Open cycle gas turbine

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Betrachtete Sektoren des Wärmesystems

Netzgebundene Wärmebereitstellung (1 Sektor):

• Fernwärmenetze

Dezentrale Wärmebereitstellung (4 Sektoren):

• Dezentral geheizte Gebäude mit Heizkesseln (Gas oder Biomasse)

• Dezentral geheizte Gebäude mit Wärmepumpe

In allen Sektoren kann kostenoptimiert auch in:

Solarthermie, Direktstromzusatzheizregister, Wärmespeicher

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Szenario Annahmen für die

Analyse der Auswirkungen von

Elektromobilität 2030

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Szenario Annahmen

Österreich und Deutschland wird gemeinsam betrachtet

Für DE: Brennstoffkosten und Kraftwerkskapazitäten laut Szenario B des

Szenariorahmens für den Netzentwicklungsplan 2013.

Für AT: Fortschreibung der thermischen Kapazitäten von 2012. PV als 2

fache des 2020 Ziels(Ökostromgesetz 2012). Wind 50% des realisierbaren

Potentials 2030 (AuWiPot).

Zunahme des Strombedarfs in DE+AT um 10% (Primes Ref. Szenario) GW Installierte

Leistung 2030 AT DE

Wind-Land 4.6 61.2

Wind-OffSh 21.9

PV 2.4 64.1

GuD 5.1 38.6

Steinkohle 1.2 21.9

Braunkohle 13.5

Preise 2030

Kohle Euro/MWh 10.31

Braunkohle Euro/MWh 1.50

Erdgas Euro/MWh 26.70

CO2 Preis Euro/tCO2 39.60

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Emobility Annahmen

30% der Autos die zur Arbeit fahren laden auch in der Arbeit.

Bei 30% der Stops im öffentlichen Raum wird geladen.

Annahme das Verteilnetz ist so ausgelegt das jeder Haushalt

gleichzeitig mit 3 kW belasten kann. Diesem Verteilnetzlimit

unterliegen die normale Haushaltslast, Emobility und Power to Heat.

Simulation mit 100 repräsentativen Fahrprofilen für 6 Elektroauto

Typen basierend auf Mobilitätserhebungen in Österreich und

Deutschland

EMOB+ Scenario: AT+DE 2020 2030

small BEV-small 59,695 634,340

PHEV-small 96,317 979,269

mid-size BEV-medium 53,686 547,301

PHEV-medium 161,616 1,580,138

large BEV-large 1,677 65,625

PHEV-large 213,638 2,563,584

Total EV 586,629 6,370,257

Alle Autos 47,222,830 47,986,415

% 1% 13%

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V2G Annahmen

Laut Benedikt Lunz (V2G-Experte) der Gruppe von Prof. Dirk Sauer an

der RWTH Aachen:

Grob gesagt halten moderne Batterien 3000-5000 Vollzyklen bei

100% Entladetiefe der nominellen Kapazität. Batteriealterung hängt

von Vielzahl von Parametern ab. Z.B: der Temperatur, Spannung und

Entladetiefe.

Batterien altern auch wenn sie nicht genutzt werden. Annahme 12

Jahre kalendarische Lebensdauer.

Für HiREPS Simulationen im Define Projekt:

V2G ist möglich wenn die 3000-5000 Vollzyklen nicht ausgeschöpft

werden in den 12 Jahren.

Folie 21 Wien, Totschnig, 13.02.2014

Die simulierten Fahrprofile erlauben nur bei BEV einen

V2G Betrieb.

Annahme: V2G kann eingesetzt werden bei BEV bis 250

Vollzyklen pro Jahr erreicht sind. (250=3000/12)

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Ergebnisse 2030 Läufe DE+AT

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Gesteuertes Laden im Sommer

Folie 24 Wien, Totschnig, 13.02.2014

Gesteuertes Laden im Winter

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Auswirkungen des Emob+ 2030 Szenarios

auf DE+AT

Emobilitätsstrombedarf 17.3 TWh

V2G Stromabgabe 1.6TWh. Ladezyklen-Limit wird nicht erreicht bei

BEV.

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V2G Einspeisung über das Jahr

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Auswirkungen des Emob+ 2030 Szenarios

auf DE+AT

Verlagerte Strommenge im Vergleich zum sofortigem Laden 12.6TWh

Stromaufnahme der Pumpspeicher:

8.3 TWh bei sofortigem Laden

4.5 TWh bei gesteuertem Laden

Kostenersparnis durch gesteuertes Laden 220 Mio€/Jahr oder 34€ pro

Elektroauto und Jahr.

Für die 100 verschiedenen Fahrprofile variiert die Kostenersparnis

durch gesteuertes Laden zwischen 65€ und 13€ pro Elektroauto und

Jahr.

Kostenersparnis durch V2G 11 Mio€ /Jahr oder 9€ pro BEV und Jahr.

Für die 20 BEV Fahrprofile variiert die Kostenersparnis zwischen 13€

und 6€ pro BEV und Jahr

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Maximaler Ladestrom bei gesteuertem Laden 17.4 GW

Maximaler Ladestrom bei sofortigem Laden 7.6GW

Maximale V2G Stromeinspeisung: 5.4GW

Folie 29 Wien, Totschnig, 13.02.2014

Schlussfolgerungen

Im Emob+ Szenario 2030 beträgt der Elektroauto Anteil 13%

Gesteuertes Laden führt zu einer gleichmäßigeren Fahrweise der

thermischen Kraftwerke und reduziert den Pumpspeichereinsatz.

Die Kostenersparnis 2030 für DE+AT durch gesteuertes Laden

betragen 220 Mio€/Jahr oder 34€ pro Elektroauto und Jahr.

Kostenersparnis durch V2G 11 Mio€ /Jahr oder 9€ pro BEV und Jahr.

Die Kostenersparnisse pro Auto sind kaum eine ausreichende

Motivation für den einzelnen Nutzer vom sofortigen Laden abzusehen.

Bei einem höheren Elektromobilitätsanteil steigt die Notwendigkeit

gesteuertes Laden zu nutzen.